本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
对于等高线,大家都是比较熟悉的,因为日常生活中遇到的山体和水面,都可以用一系列的等高线描绘出来。而等高面,顾名思义,就是在三维空间“高度一致”的曲面。当然了,在二维平面上我们所谓的“高度”实际上就是第三个维度的值,但是三维曲面所谓的“高度”,实际上我们可以理解为密度。“高度”越高,“密度”越大。
1. 相信使用过MATLAB的朋友都知道,二维曲线的绘制(plot命令)可以画出具有相同向量长度的(X,Y),如果X,Y 的长度不一致,使用plot命令时就会报错。
plot3 基本的三维曲线图绘制 plot3(x,y,z),x,y,z均为相同长度的向量,会得到三个向量相同下标构成的的三维坐标(xi,yi,zi)(i=1~n)连的曲线
那怎么样从贝塞尔曲线到贝塞尔曲面的转换呢,前面我们说到这个逐段的贝塞尔曲线是通过四个控制点来画的,这里贝塞尔曲面是通过16个控制点来画的
一年一度的狗粮大会又要在这骚动的春夏之交“5·20”开始了,面对情人节、“5·20”、七夕以及各种各样的纪念日里,如何向自己的女朋友表达爱意?
本想用自动纹理坐标生成做的,可是红宝书上说得一点都不明白。网上有个人的课程设计是自己画的球,就是一个个四边形的拼个球,然后再给四边形贴图。这样太麻烦了!逛啊逛,让我找到了另一种方法,仅仅几行代码: // 画地球 void OpenGL::DrawEarth(void) ...{ GLUquadricObj *quadObj = gluNewQuadric();//创建一个二次曲面物体 gluQuadricTexture(quadObj,GL_TRUE); //启用
SolidWorks是达索系统(Dassault Systemes )下的子公司,专门负责研发与销售机械设计软件的视窗产品。SOLIDWORKS软件三维建模功能强大,为制造型企业提供SOLIDWORKS一体化解决方案和服务。
创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'l来实现,另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.
在三维建模领域里,细分曲面算是一个比较常见的术语了,经常用于动画角色的原型设计,甚至在工业设计领域,也开始流行用细分建模来进行原型设计。教科书里一讲到细分曲面,必然提一下《Geri's Game》,这部动画片里人物造型应用的就是细分曲面技术。
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
axisoff;%去掉坐标轴axistight;%紧坐标轴axisequal;%等比坐标轴axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);%坐标轴的显示范围% gca: gca, h=figure(…);
Create 绘图 绘制图素,建立2D,3D几何模型并完成工程作图
今日有空,于是想着写一篇稍微有那么点价值的技巧文章。本文提供了一种麦克纳姆轮辊子建模方案,该方案可以使辊子轮廓在45度方向上的投影完全重叠于所设计的麦轮外圆,而网络上的教程大多只能做到辊子母线投影到外圆,辊子轮廓投影只能近似重叠于设计的麦轮外圆。
AI 科技评论按:在 2017 图像计算与数字医学国际研讨会(ISICDM)上,顾险峰教授应邀出席并做了主题为“医学图像中的几何方法”的学术报告,介绍了基于他们提出的共形几何理论的种种图像处理方法以及在医学图像中的应用实例。 📷 顾险峰教授,现为美国纽约州立大学石溪分校计算机系和应用数学系的终身教授,也是清华大学丘成桐数学科学中心访问教授。曾获美国国家自然科学基金CAREER奖,中国国家自然科学基金海外杰出青年奖(与胡事民教授合作),“华人菲尔茨奖”:晨兴应用数学金奖。丘成桐先生和顾险峰博士团队,
今天给大家介绍三剑客之一Matplotlib的使用。首先简单介绍用Matplotlib绘制2D和3D图表,具体的方法和属性并没有过多介绍,但是代码中都做了响应的介绍。
前几天有需求要绘制一种势能面的示意图,类似教科书上标出一阶鞍点、 局域极小点那种示意图。
两立体表面的交线称为相贯线,见图5-14a和b所示的三通管和盖。三通管是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台组合而成。盖是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台、圆筒组合而成。它们的表面(外表面或内表面)相交,均出现了箭头所指的相贯线,在画该类零件的投影图时,必然涉及绘制相贯线的投影问题。
除此之外还有 meshc函数:除了mesh函数图形外,还在xy平面上绘制曲面的等高线。 meshz函数:除了mesh函数图形外,还在xy平面上绘制曲面的底座。
三维空间曲线要用到plot3函数,这个和plot类似。plot3函数有三个参数,x,y和z轴,比如下面的例子:
涉及到x、y、z三组数据,而x、y这两组数据可以看做是在Oxy平面内对坐标进行采样得到的坐标对(x,y)。表中一共有7*7=49个数据,我们分别标出来,得到下图
除了mesh函数meshc函数还能在xy平面上绘制曲面的等高线,meshz函数还能在xy平面上绘制曲面的底座
毕竟,三点 (不共线) 可以确定平面,曲面就需要标记更多点。标出的点越多,近似的曲面就越精确。
在后台看到很多粉丝问cad、solidworks、 ug、 proe这几款软件哪个好用,哪个更好,哪个更易上手更易学习,哪个应用较广等等问题,很是多,不知道应该学习哪款三维软件,其实这个要根据情况而定,这几款机械类软件各有自己的优点。
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
Numpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景(https://zhuanlan.zhihu.com/p/29663486)
在数据可视化的世界中,3D曲面图是一种强大的工具,能够将复杂的数据模式以清晰直观的方式展现出来。Python提供了多种库和工具,使得创建和定制3D曲面图变得简单而令人兴奋。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库绘制令人印象深刻的3D曲面图。
莫比乌斯带是一种奇特的数学结构。要构造一个这样美丽的单面曲面其实非常简单,即使是小孩子也可以轻松完成。你只需要取一张纸带,扭曲一次,然后将两端粘在一起。然而,这样容易制作的莫比乌斯带却有着复杂的性质,长期吸引着数学家们的兴趣。
相信很多人初学的时候和我一样对这种三维空间的几何体计算方面有困难。我也曾百度过关于几何体体积/表面积的求法,但是始终不是很明白百度上的那种方法。这篇文章让你彻底理解这个万能的几何思想:“元素法”
Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具,但其是用Js来操控的,使用案例大全: https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发,衍生出pycharts,本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全:https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项,查阅时只需修改案例大全最后一段url。
概述 三维场影里的天空并不是“真正”的天空,而是用图片拼起来的,欺骗我们眼睛。通常把大家所在的场景用一个几何体包裹起来,再在里面贴上从各个角度的风景图,就好像一个真正的环境一样。想想CS之类的天空,是不是有点印象? 原理 现在的游戏里可能半球用的较多吧?不过原理上一样,我们这里以立方体为例。最简单的方法,莫过于画6个正方形,分别为它们贴上纹理。(要是真这样,我就不用写了-_-)这里我们只用一个正方形,也只用一个纹理,HOHO~想知道怎么回事?住下看吧(欠扁) 立方体环境贴图(Cubic Environ
二维图像是我们在学习过程中经常会接触到的图像,比如在做数学题目时随手画出的一个正弦曲线,这个图像往往是我们根据它的函数做出来的,事实确是这样,在我们学习过程中画出来的每一个图像几乎都是函数,反过来说,每一个函数都对应着它自己的图像,我们能画出来的二维图像往往是一个一元函数即二元方程,在Matlab中做二维图像也是这样,我们根据一个函数来画出它的图像,不过要注意的一点是,在Matlab画图的过程中,它并不认识你给出的那个函数,它要做的仅仅是把你给出的函数上的点连成线而已。
谢谢大家的参与!本次所有参加者均获取印有 Spiky 或 Wolfie 外套一件!查看并下载源代码:https://www.wolframcloud.com/obj/zh/Published/WolframRatsChinese.nb
本章重点介绍基础知识和最常用的操作命令。通过本章的学习,用户可以了解Mastercam软件的功能特点以及最常用的操作。
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数。此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每一个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分。
强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数。此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分。
视锥体是当前3D行业最重要的透视模型,想要理解视锥,首先要区分透视和正交的区别。
利用blender的python库,可以用20行代码实现一个单曲环,这大概是全网最简洁的算法了:
作为整天和 UI 打交道的前端工程师,是否想在他(她)生日的时候用代码送上一份惊喜呢?
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本,本质上和二维图表的绘制并无差别,唯一的区别在于使用的库略有差异。
Tecplot是功能强大的数据可视化工具,可以将计算中得到的大量数据形成直观图形。Tecplot的功能包括绘制XY曲线、轮廓图、云线、等值线、向量图、离散点等。我们需要自定义图形格式,必要的文字说明等
在数据可视化领域,三维图形是一种强大的工具,可以展示数据之间的复杂关系和结构。Python语言拥有丰富的数据可视化库,其中Plotly是一款流行的工具,提供了绘制高质量三维图形的功能。本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形,并给出代码实例。
本篇文章是感知机详解的继续,看本篇文章前最好先看上一篇文章或者有响应的神经网络学习与应用基础。 图1 多层前馈网络的决策区域 这里显示的网络是用来训练识别10种出现在“h_d”(例如“had”,“hi
Python科学计算——Numpy Numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。 基本类型(array) array,也就是数组,是numpy中最基础的数据结构,最关键的属性是维度和元素类型,在numpy中,可以非常方便地创建各种不同类型的多维数组,并且执行一些基本
摘要 本次演讲内容主要分为三个方面,首先会简单介绍一下Tensorflow,然后简单讲解可以用Tensorflow实现的深度神经网络算法,之后再介绍这些算法的一个有趣应用场景,也就是gener
为了区分形状 ,我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm(例如Harris)来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落,一个正方形的四个,还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
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